UNIX练习-tcp/ip客户端( - - 写unix得审核....)

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <errno.h>
#include <sys/socket.h>
#include <netdb.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>


#define MAXLINE 4096


int main(int argc, char **argv){
int sockfd;
int n = -1;
struct sockaddr_in clie;
char buf[MAXLINE];
if(argc != 2){
printf("Tcli <IP address...>");
exit(0);
}
bzero(&clie,sizeof(clie));
clie.sin_family = AF_INET;
clie.sin_port = htons(2345);
if(inet_pton(AF_INET,argv[1],&clie.sin_addr) < 0){
perror("inet_pton");
}
sockfd = socket(AF_INET,SOCK_STREAM,0);
connect(sockfd,(struct sockaddr *)&clie,sizeof(clie));
n = recv(sockfd,buf,MAXLINE,0);
//printf("%d\n",n);
puts(buf);
getchar();
gets(buf);
send(sockfd,buf,sizeof(buf),0);
while((n = recv(sockfd,buf,MAXLINE,0))>=0){
write(STDOUT_FILENO,buf,n);
}
return 0;
}
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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